package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Spark24_RDD_Req {

    def main(args: Array[String]): Unit = {

        val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
        val sc = new SparkContext(sparkConf)

        // TODO 案例实操

        // 1. 获取原始数据：时间戳，省份，城市，用户，广告
        val dataRDD = sc.textFile("datas/agent.log")

        // 2. 将原始数据进行结构的转换。方便统计
        //    时间戳，省份，城市，用户，广告
        //    =>
        //    ( ( 省份，广告 ), 1 )
        val mapRDD = dataRDD.map(
            line => {
                val datas = line.split(" ")
                (( datas(1), datas(4) ), 1)
            }
        )

        // 3. 将转换结构后的数据，进行分组聚合
        //    ( ( 省份，广告 ), 1 ) => ( ( 省份，广告 ), sum )
        val reduceRDD: RDD[((String, String), Int)] = mapRDD.reduceByKey(_+_)

        // 4. 将聚合的结果进行结构的转换
        //    ( ( 省份，广告 ), sum ) => ( 省份, ( 广告, sum ) )
        val newMapRDD = reduceRDD.map{
            case ( (prv, ad), sum ) => {
                (prv, (ad, sum))
            }
        }

        // 5. 将转换结构后的数据根据省份进行分组
        //    ( 省份, 【( 广告A, sumA )，( 广告B, sumB )】 )
        val groupRDD: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = newMapRDD.groupByKey()

        // 6. 将分组后的数据组内排序（降序），取前3名
        val resultRDD = groupRDD.mapValues(
            iter => {
                iter.toList.sortBy(_._2)(Ordering.Int.reverse).take(3)
            }
        )

        // 7. 采集数据打印在控制台
        resultRDD.collect().foreach(println)


        sc.stop()

    }
}
